浅析公路大中修养护质量的提高

公路大中修养能够确保路况处在良好的水平上,增加公路的运作期限,推动经济建设的深化发展。就此展开研究,提出了提高公路大中修养护质量的举措,对目前公路大中修的管理模式进行改革,相关资源得以充分发挥自身价值,进而增强公路的养护水平。     

公路大中修养护质量的提高

公路在我国交通发展过程中占有十分重要的地位。随着我国公路修建里程的不断增加,公路的养护质量的问题也日益突出。公路大中修养护质量的提高,能够使得公路长期处以良好运行的状态,并最大限度地增加公路的使用寿命。为了加大多公路大中修养护质量的研究,首先分析了公路大中修养护质量提高过程中遇到的问题。然后针对这些具体问题,提出针对性的提高公路大中修养护质量的对策。     

关于青海省农村公路大中修养护管理的几点建议

农村公路养护是保持路况完好,延长农村公路使用寿命,为经济建设提供良好服务的根本条件。文章通过对农村公路中大中修养护机制的研究,提出了适合新的农村公路中大中修养护机制。新体制将充分借鉴现代化的管理手段和最新养护技术,充分利用市场调节手段,改变现有农村公路中大中修工程的管理方式,从而有效地使用养护资金、提高农村公路养护质量。     

企业电能耗的BP神经网络预测模型

在我国节能减排的大环境下,企业的电能耗预测问题一直都备受关注.准确预测电能耗对企业决策有重要的意义.本文以鞍山某矿山公司电能耗历史数据为研究对象,通过Grubbs检验进行数据的离群检测,以剔除某些失真数据,并用主成分分析法对电能耗的影响因素进行降维处理,建立了BP神经网络的电能耗预测模型.利用Matlab对数据分析,给出了该公司未来一年内各月份的电能耗情况.     

基于FAHP-BP神经网络的高速公路养护作业占道施工风险管理研究

针对高速公路养护作业占道施工存在的风险,将模糊层次分析法(FAHP)和误差反向传播(BP)神经网络各自优势进行分析组合,提出基于FAHP-BP的作业区占道施工风险评估方法,运用FAHP-BP模型展开风险评估,并根据评估结果展开分析,找到作业区占道施工的薄弱环节,制定针对性措施.通过实际工程应用,表明了FAHP-BP的作...     

影响我国各地人均受教育年限水平的因素分析

本文首先根据统计数据计算了全国各省,自治区,直辖市地区的人均受教育年限,通过对指标进行主成分分析及建立相应的回归模型,探讨了影响一个地区人均受教育年限水平的因素,并通过比较分析找出其中起主要作用的因素.本文的研究结果可以为提高各地区的教育发展水平提供必要的数据支持.     

基于BP神经网络的垃圾热值预测模型

 入炉垃圾热值不稳定,对焚烧炉的稳定运行有很大影响。采用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,建立垃圾焚烧炉入炉垃圾热值的预测模型。利用Garson方法和主成分分析法对某垃圾焚烧电厂在线运行数据进行分析后,作为BP神经网络的输入参数,实现入炉垃圾热值的在线测量和预测。研究结果表明,该模型预测平均相对误差为2.64%,检验样本相对误差平均值概率为95%的置信区间为[-1.75,2.59],有较高的准确性和置信度,具有较好的工程应用价值。     

主成分分析方法在BP学习中的应用

用主成分分析的思想解决BP算法中的两个问题．一是隐层中神经元的个数,另一个是训练的初始参数．为了便于比较,采用来自武汉同济医院的58个样本作为学习对象．通过实验比较得知,改进后的算法不仅节省了训练时间,而且能够得到更好的学习效果．     

数据挖掘技术的微信影响力预测模型

信息时代的到来,催化了微信等通讯工具的发展,微信属于网络信息传输的核心载体,信息传输速率快,能够提升微信影响力,为此构建了基于数据挖掘技术的微信影响力预测模型。该模型使用基于粗糙集理论和BP神经网络的微信传播数据挖掘算法,采集预测微信影响力的有效数据;通过基于主成分分析的微信影响力预测模型,使用Z-Score法降低数据维度,实现数据标准化后,使用主成分分析法,提取微信数据特征,按照特征值大小设定微信影响力预测指标,将预测指标主成分特征实施归一化并设置权重后,构建影响力整体预测函数,实现微信影响力预测。预测结果显示,此模型预测的微信影响力和实际高度吻合,预测误差最大值仅有1%,且具有较高的查全率和查准率。     

主成分分析与BP网络组合的大坝变形预报

将主成分分析与BP神经网络相结合应用到大坝变形影响因子的优化中,建立大坝变形预测模型.可以有效地降低输入因子的维数,减小因子之间相关性的影响,简化网络结构,降低网络训练难度,提高预测的稳定性及精度,提升BP网络训练的效率,解决由影响因子内部相关性而需引入大量因子的问题.通过实验结果对比表明,主成分分析与BP网络相结合的...     

基于主成分和BP神经网络方法的湖南省汽车保有量预测

汽车保有量预测对城市交通的发展方向、城市交通的控制管理、城市道路的建设情况等都有直接的参考意义。本文通过分析影响城市汽车保有量的因素,通过参考部分参考文献,城区人口总数人均GDP、公路客运量等8个指标,首先采用主成分分析法将8个因素进行分析,然后建立BP神经网络模型对湖南省2006到2008年汽车保有量进行预测,预测结果分别为98．93万辆、122．18万辆、137．03万辆,与汽车保有量实际值94．64万辆、121．72万辆、142．67万辆很接近,预测精度比较高。这表明BP神经网络具有很强的学习与泛化能力,用于汽车保有量预测的可行性与有效性。     

卡拉胶的荧光光谱特性及其质量浓度预测

针对卡拉胶在食品加工中作为增稠剂、乳化剂和稳定剂使用,而大量摄入会对身体造成严重损害,文中对卡拉胶的三维荧光光谱进行了系统研究。结果表明,其在390nm处存在一个激发峰,分别在485nm、620nm、660nm处存在荧光峰,其中660nm峰较强、485nm峰较宽且红移,提出瑞利散射和水的拉曼散射的影响导致485nm谱峰的红移。进而发现卡拉胶溶液荧光光谱强度随质量浓度的增加而增强,并通过主成分分析．BP神经网络训练,实现了对卡拉胶质量浓度的预测,准确率达到90％以上。当质量浓度高于120μg／mL时,准确率达到98％以上,表明该技术可快速测定溶液中卡拉胶的含量。     

基于主成分分析的BP神经网络对房价的预测研究

为了提高房价预测精度,采用基于主成分分析的BP神经网络预测模型.首先运用主成分分析对影响房价指标重新组合生成新的综合指标,然后采用非线性预测能力非常强的BP神经网络对其进行建模,并对房价进行预测.仿真结果表明,基于主成分分析的BP神经网络的房价仿真值与历史值的系统总误差只有0.52%,可作为房价预测的一种行之有效的方法.     

矿井涌水水源的主成分分析和BP神经网络判别

为准确判别矿井涌水水源,针对矿井各主要含水层的水化学特征数据样本,利用主成分分析法消除变量中的重复信息,采用BP算法对网络进行训练,实现对随机挑选样本的判别,并与Bayes判别结果进行比较.结果表明：主成分分析与BP神经网络相结合的方法判别涌水水源的正确率为82.35％,优于Bayes判别法.该研究为有效开展矿井防治水工作提供了参考.     

基于PCA的BP神经网络股票预测研究

股票市场是国民经济发展变化的"晴雨表",股票价格的涨跌也是政治、经济、社会等诸多因素的综合反映.近几年来,神经网络取得较大发展已经成为热点研究并在各个领域中得到应用.文章基于主成分分析和BP神经网络,以中国石化100天股票历史技术指标数据作为训练样本对收盘价进行预测,20天数据进行检验,并通过图像仿真拟合来验证神经网络股票预测的可行性和准确性.     

基于BP神经网络客运量的分析及预测

客运量分析预测是一个复杂的非线性系统，针对传统分析预测方法的不足，采用BP神经网络对客运量进行分析及预测，通过对1990—2002长江三角洲地区社会经济数据与客运量数据的处理，建立了客运量的神经网络预测分析模型，借助MATLAB7．0软件，进行网络学习与训练仿真实验，与线性回归模型分析预测结果进行对比，结果表明应用BP神经网络对客运量的分析预测精度更高、效果更好。     

基于径向基函数网络的宣城市空气质量预测

提出了一种应用人工神经网络进行空气质量预测的方法,即采用径向基函数神经网络进行短期的空气质量预测;并采用了主成分分析方法降低神经网络学习矩阵维数,浓缩预测信息,降维去噪.选取宣城市气象局2003年到2005年地面气象观测资料作为预测因子,宣城市环境保护监测中心提供的PM10、SO2浓度值作为预测对象,进行训练学习和预测验证.研究结果表明:将该方法应用于空气质量预测,效果良好,具有较强的实用性和推广能力.     

基于动态主元分析的财务困境预测模型

当神经网络用于上市公司的ST预测建模时,取得高质量的样本是相当重要的.本文连续运用主元分析(也称动态主元分析),将多年的数据应用到经济预测模型中去,既增大了信息量又没有增加网络的复杂性,使得预测更加合理有效.最后将动态主元分析与BP网络结合构造了一个网络模型,并给出了实证研究的详细结果.